python中实现对于数据表中非数值类型数据的基本统计

在Python中，特别是使用pandas库处理数据表时，对非数值类型的（如字符串、类别等）数据进行基本统计通常涉及到计数、频率分析以及数据清洗。以下是一些常见的操作：

1. **数据类型计数**：`value_counts()`函数可以用于计算每个非数值值出现的次数，这对于分类变量尤其有用，例如查看某个列的不同取值及其频次。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('your_dataset.csv')
category_column = df['your_categorical_column']
count_series = category_column.value_counts()

2. **频率分析**：如果你想要了解特定值出现的比例，可以用`value_counts(normalize=True)`。

proportions = count_series / count_series.sum()

3. **缺失值检查**：非数值数据也可能包含缺失值，`isna()`函数可用于检查缺失情况，然后决定如何处理，比如删除、填充或标记。

missing_values = df['your_column'].isna().sum()

4. **数据清洗**：对于文本数据，可能需要预处理，例如去除特殊字符、转换为小写或标准化编码。pandas的`str`方法提供了一系列字符串操作工具。

df['your_text_column'] = df['your_text_column'].str.lower() # 转换为小写